• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.981-983
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• 2009

피라미드 그래프는 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 토폴로지다. 정방형 메쉬 내에서 NPC-간선은 해당 메쉬를 피라미드의 부그래프 관점에서 해석할 때 NPC-간선의 양 끝 노드들의 부모 노드들이 상위 계층의 메쉬 부그래프 내에서 서로 인접하게 되는 간선으로써 사이클 확장이나 고장허용 특성의 관점에서 중요한 의미를 갖는 간선이다. 본 연구에서는 $2^n{\times}2^n$ 2-차원 정방형 메쉬 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한값이 $2^{2n-2}$임을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.437-440
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• 2021

지난 10년 동안 기계학습을 통해 자연어 처리 분야에서 많은 발전이 있었다. Machine translation, question answering과 같은 문제는 사용 가능한 데이터가 많은 언어에서 높은 정확도 성능 결과를 보여준다. 그러나 low-resource 언어에선 동일한 수준의 성능에 도달할 수 없다. 카자흐어는 형태학적 분석을 위해 구축된 대용량 데이터셋이 없으므로 low-resource 환경이다. 카자흐어는 단일 어근으로 수백 개의 단어 형태를 생성할 수 있는 교착어이다. 그래서 카자흐어 문장의 형태학적 분석은 카자흐어 문장의 의미를 이해하는 기본적인 단계이다. 기존에 존재하는 카자흐어 데이터셋은 구체적인 형태학적 분석의 부재로 모델이 충분한 학습이 이루어지지 못하기 때문에 본 논문에서 새로운 데이터셋을 제안한다. 본 논문은 low-resource 환경에서 높은 정확도를 달성할 수 있는 신경망 모델 기반의 카자흐어 형태학 분석기를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.7-10
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• 2021

최근 스마트폰과 컴퓨터 등의 비중이 커지면서 거북목 증후군의 관심사가 커졌다. 거북목 증후군은 잘못된 자세로 인해 어깨의 근육과 인대가 늘어나 통증이 생기는 증상을 의미한다. 이러한 잘못된 자세에는 대표적으로 일자목과 역c자목이 있으며 일자목은 7개의 목뼈로 이루어진 경추라인이 c자 라인에서 일직선으로 뼈의 형태가 바뀌어 디스크가 일어나 통증을 유발하는 증상이고 역c자목은 정상의 목뼈 구조를 잃어버린 형태로 곧 디스크를 보이며 고개를 드는 것이 힘드며 구부정한 자세를 취하게 되는 증상이다. 본 연구에서는 컨볼루션 신경망 (CNN) 학습 모델을 구현하여 주어진 자세가 올바른 자세인지 일자목인지 c자목인지를 진단할 수 있는 분류기를 구현하였다. 또한, 최근 코로나 사태로 인해 마스크 장착이 일상화되고 있는데, 추가 데이터를 보강하여, 마스크 착용상태에서도 적용가능한 모델로 확장하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.483-484
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• 2020

Cell Broadcast Service (CBS)는 제어 채널을 사용하는 셀 지정 단문 방송형 서비스이며 다수의 사람들에게 일정 크기의 문자정보를 특정 서비스 영역으로 전송하는 서비스 방식을 의미한다. CBS를 이용하면 특정 정보를 빠르고 저렴하게 전달할 수 있기때문에 광고나 정보 서비스에 활용될 수 있으나 국내에서는 재난정보 전달을 위한 수단으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 4G 및 5G 망에서 CBS를 이용하여 재난정보를 전송하기 위해 사용되는 시스템 파라미터 및 변경점에 대해 살펴본다. 또한, 한국과 미국에서 재난정보 구분을 위해 사용하는 메시지 식별자의 비교를 통해 긴급재난문자의 문제점을 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.365-365
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• 2020

최근 기후변화로 인한 강우, 온도, 유량과 같은 수문학적 요소의 불확실성 증가와 더불어 산업화, 도시화로 인한 물 수요가 커짐에 따라 물부족 발생 위험이 증가하고 있다. 이에 따라, 안정적인 물 공급을 위한 하천유량과 취수량의 균형을 목적으로 하는 취수량의 예측 및 모의에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 과거 하천 취수량 자료로부터 미래 취수량을 예측하기 위해 딥러링 기법 중 하나인 순환신경망(LSTM) 모형과 시계열분해법을 결합하여 취수량 예측 모형을 개발하였다. 시계열분해법을 통해 자료의 경향성과 계절적 변동성 등 다양한 스케일의 시계열을 분해하여 전처리를 수행하였으며 불확실성을 의미하는 잔차(residual)에 LSTM을 적용하여 예측하였다. 결과적으로 LSTM 취수량 예측 모형은 높은 정확도를 보였으며, 월단위 전망 시 관측값에 대하여 신뢰성이 있는 결과를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 수자원 관리를 위해 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.64-67
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• 2021

가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.11-12
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• 2022

이 연구는 대기오염과 미세먼지의 각 성분이 질환에 미치는 영향에 대한 데이터만 존재한다면 어떠한 질환이든 위험도 예측 결과를 알 수 있는 것에 의미가 있다. 또한 기존의 대기정보에 따른 정보를 예상하는데 필요한 데이터 종류와 수가 많았으며 계산의 복잡성이 높았고 정보의 제공 범위가 넓었다. 하지만 이 연구는 과거 대기 데이터와 딥러닝을 통해서 낮은 비용으로 더욱 자세하게 유해질환 위험도를 예측하는 시스템을 구축하였다. 이 연구에서 구축한 시스템은 예측 결과 88.9%의 정확도를 보였다. 이 시스템은 입력되는 데이터의 정보에 따라 세분화된 지역의 대기환경 정보 또한 파악 가능하며 그 과정이 매우 간편하고 유용하다. 이 시스템은 공기질 예측을 위해 유용하게 사용될 수 있을 것이라고 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.549-551
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• 2023

차량용 인포테인먼트 시스템은 차량 내부에서 정보와 엔터테인먼트 기능을 제공하는 시스템으로, 현재 급격한 성장세를 보이고 있다. 이에 따라 많은 기업이 차량용 인포테인먼트 관련 기술을 연구하고 개발하고 있다. 이는 결국 차량에서 발생하는 트래픽이 이전보다 증가하는 것을 의미한다. 차량 발생 트래픽은 모바일 트래픽과 달리 시간에 따라 뚜렷한 발생 패턴을 보인다. 이러한 특성을 고려하여 RNN, LSTM, GRU 세 가지 종류의 순환 신경망 모델을 활용하여 차량 트래픽 예측 모델을 구현하였고 시간대별 모델 성능을 비교한 결과, LSTM이 가장 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.38-41
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• 2007

데이타 마이닝을 위하여 수집된 대용량의 데이타를 여과 없이 기계학습에 적용하는 것은 많은 시간과 비용이 요구될 뿐만 아니라 저장 공간면에서도 비효율적이다. 선별적 샘플링은 이러한 상황에서 매우 효율적으로 적용할 수 있도록 원본 데이타의 특성을 가능한 반영하여 새로운 훈련 데이타를 생성하는 방법이다. 본 연구에서는 신경망의 하나인 SOM을 적용한 선별적 샘플링을 수행하는데 있어서 여러 가지 선택 문제를 효과적으로 해결하기 위한 실험을 수행한다. 실험 결과로는 두 가지 결과를 얻었다. 1) 충분한 맵 사이즈를 선택해야 학습 데이타의 함축적인 특성을 잘 반영한다, 2) 선택적 샘플링을 위한 유닛선택 방법에서는 의미없는 유닛을 제거함으로서 분류 성능향상을 얻을 수 있다.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.193-221
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• 2017

의미적 연관성을 지닌 일화들의 범주화는 기억을 더 효과적으로 구조화하는데 도움이 된다. 그러나 해당 일화의 하위 세부 기억들에 대한 상기한 범주화의 영향은 아직 명확하게 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 fMRI 실험을 통해 의미적 범주화가 이루어지는 동안 상위의 일화 기억에 주의를 기울이는 것이 하위 세부기억의 생성을 방해하는지, 혹은 강화하는지 실험하였다. 참가자들에게 한 사이클 내에서 각각 2개의 하위단어를 가지고 있는 5개의 목표 단어들이 순서대로 제시되었는데, 참가자들은 해당 사이클 내에서 제시된 목표 단어들을 포함할 수 있는 범주를 떠올릴 수 있는지 응답한 후 그 범주에 대한 주관적 확신도를 평정하였다. fMRI 내 과정이 끝난 후 참가자들은 스캐너 밖으로 이동하여 제시되었던 단서 단어의 하위 단어들에 대한 단서 회상과제를 수행하였다. 행동 실험 결과 매 사이클의 세 번째 시행에서 범주화 과제의 반응속도가 감소하였고 동시에 주관적 확신도 수준이 증가하였는데, 이는 해당 시행에서 의미적 범주화가 완성되었음을 의미한다. 주목할 점은 세 번째 시행 바로 직전에 제시되었던 하위 단어들의 회상 정확도가 그 다음 시행 직전에 제시된 단어들에 비해 유의미하게 낮았다는 점이며 이는 범주화가 완성될 때 일화 기억의 하위 세부 요소들이 손상되었음을 의미한다. 일반선형모델을 통한 분석 결과 의미적 범주화가 완성되기 직전의 시행에서 의미적 기억망과 관련이 있는 것으로 알려져 있는 측두회와 하전두회에서 유의미한 활성화가 나타났다. 또한 패턴 유사성 분석 결과 또한 측두회, 하전두회, 해마 영역에서 세 번째 시행 간의 활성화 패턴이 두 번째 시행의 활성화 패턴에 비해 더 일관적인 것으로 나타났다. 본 연구는 의미적 범주화가 하위 세부 일화 기억을 방해할 수 있다는 것을 보여주며, 이러한 범주화가 진행되는 동안 일어나는 의미적 인출 경험이 관련된 일화 기억의 흔적에 질적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.